基于随机方差减小方法的DDPG算法

针对深度确定性策略梯度算法（DDPG）收敛速度比较慢,训练不稳定,方差过大,样本应用效率低的问题,提出了一种基于随机方差减小梯度方法的深度确定性策略梯度算法（SVR-DDPG）。该算法通过利用随机方差减小梯度技术（SVRG）提出一种新的创新优化策略,将之运用到DDPG算法之中,在DDPG算法的参数更新过程中,加入了随机方差减小梯度技术,利用该方法的更新方式,使得估计的梯度方差有一个不断减小的上界,令方差不断缩小,从而在小的随机训练子集的基础上找到更加精确的梯度方向,以此来解决了由近似梯度估计误差引发的问题,加快了算法的收敛速度。将SVR-DDPG算法以及DDPG算法应用于Pendulum和Mountain Car问题,实验结果表明,SVR-DDPG算法具有比原算法更快的收敛速度,更好的稳定性,以此证明了算法的有效性。     

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。     

可解释的基于图嵌入的Android恶意软件自动检测

Android恶意软件的几何式增长驱动了Android恶意软件自动检测领域的发展。一些工作从可解释性的角度来分析Android恶意软件,通过分析模型获取最大影响的特征,为深度学习模型提供了一定的可解释性。这些方法基于特征相互独立的强假设,仅仅考虑特征各自对模型的影响,而在实际中特征之间总是存在着耦合,仅考虑单个特征对模型的影响,难以反映耦合作用,不能刻画不同类型软件中敏感API的组合模式。为解决该问题,将Android软件刻画成图,并结合图的结构信息和图节点内部的信息提出了一种基于图嵌入的方法来检测Android恶意软件。该方法通过注意力机制学习Android软件的低维稠密嵌入表示。实验结果表明,使用学到的嵌入表示进行恶意软件检测,不仅具有较高的分类精度,还可以通过分析注意力分数较大的路径寻找影响模型决策的模式以及定位恶意行为所涉及的敏感API序列。     

汉语中介语的依存句法标注规范及标注实践

汉语中介语是伴随着汉语国际教育产生的,随着汉语学习在全球的不断开展,汉语中介语的规模不断增长,由于这些语料在语言使用上有其独特性,使得中介语成为语言信息处理和智能语言辅助学习的独特资源。依存语法分析是语言信息处理的重要步骤,英语中介语的依存语法标注语料已经有很好的应用,目前汉语中介语语料库对句法的关注度较低,缺乏一个充分考虑汉语中介语特点的依存句法标注规范。该文着眼于汉语中介语的依存句法标注语料库的建构,探讨依存标注规范,在充分借鉴国际通用依存标注体系(Universal Dependencies)的基础上,制定了汉语中介语的依存标注规范,并进行了标注实践,形成了一个包括汉语教学语法点的中介语依存语料库。     

基于门控循环单元网络的输电杆塔螺栓紧固检测

输电塔杆螺栓紧固检测是保障高压电网安全的重要依据,传统的人工检测方法需要员工爬上输电杆塔检测操作,通常伴有一定程度的风险,而采用无人机巡检受许多外在的因素的影响,其检测效果并不理想.因此,本文提出一种基于门控循环单元网络的输电杆塔螺栓紧固检测方法,利用振动传感器和传感分析仪构建一套采集输电铁塔声波数据的作业流程,提取训练样本中声波数据的线性预测倒谱系数LPCC构成特征向量;训练门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)分类模型从而检测未知紧固状态的声波样本,实验结果达到实用分析性能.通过本算法的应用,解决了在检测输电铁塔螺栓紧固问题上传统方法上的人力和方法性能问题.     

面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法

联邦学习是解决多组织协同训练问题的一种有效手段,但是现有的联邦学习存在不支持用户掉线、模型API泄露敏感信息等问题。文章提出一种面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法,可以在用户掉线和保护的模型参数下训练出一个差分隐私扰动模型。该方法利用联邦学习框架设计了基于深度学习的数据隐私保护模型,主要包含两个执行协议:服务器和用户执行协议。用户在本地训练一个深度模型,在本地模型参数上添加差分隐私扰动,在聚合的参数上添加掉线用户的噪声和,使得联邦学习过程满足(ε,δ)-差分隐私。实验表明,当用户数为50、ε=1时,可以在模型隐私性与可用性之间达到平衡。     

基于USB总线的远探测方位反射声波成像测井仪数据读取接口设计

远探测方位反射声波成像测井仪(BAR)是新一代成像测井仪,其测井数据存储于内部大容量存储模块中;为了实现在测井现场快速读取和回放测井数据,设计了一种基于USB总线的数据读取接口;数据读取接口通过USB总线与PC通讯,通过自定义高速串行总线与下井仪数据存储模块通讯;高速串行总线为基于M-LVDS的差分总线,设计的工作频率为80 MHz,采用8B/10B编码;数据读取接口电路采用FPGA作为主控芯片,高速总线协议和传输控制均在FGPA中实现;所设计数据读取接口已实现8 口井的现场测井数据读取,数据读取速度达到57 Mbps;该设计实现了测井数据的现场快速读取和回放,保证了测井数据检验的时效及测井施工的效率.     

运载火箭遥测参数起始电平自动判读软件设计与实现

为了提高运载火箭遥测参数起始电平的判读效率和覆盖性,更好地满足高密度测试的需求,在此基于LabVIEW平台和ACCESS数据库设计开发了一款遥测参数起始电平自动判读软件;该软件融合了数据库模型、组播接收、全波道计算、全帧挑路、自动判读、包络分析、实时显示、故障报警等多个功能,可实现遥测参数全波道数据的自动测试;该软件在多个型号运载火箭测量系统综合试验中进行了应用,高质量的完成了测试任务,相比于传统人工判读模式,在判读效率和精细化程度上具有明显优势.     

基于布谷鸟搜索优化神经网络的锂电池荷电状态预测

锂电池荷电状态(SOC)的预测是电动汽车锂电池管理系统中最为关键的技术之一;为实现对SOC的高精度的预测,提岀了一种基于布谷鸟搜索算法(CS)优化的误差反向传播(BP)神经网络的锂电池SOC预测方法,该方法的核心难点之一,在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而可以改善易陷入局部最优的情况,减小算法对初始值的依赖;Matlab仿真结果表明,CS—BP神经网络算法的均方根误差值比BP算法的均方根误差值平均降低了0.010 6,CS—BP算法具有更高的预测精度和极强的泛化性能.     

基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现

针对人脸识别在实际应用中存在姿态变化、表情、遮挡等问题,研究了结合支持向量机(SVM)分类的卷积神经网络(CNN)人脸识别算法,设计并实现了人脸识别系统。系统首先使用CNN提取人脸特征向量,再将特征向量通过SVM进行分类。测试结果表明,系统在训练样本充分时面对人脸姿态变化、表情、遮挡等情况下都具有较好的性能,识别率在95%以上,能满足一般的人脸识别需求。